स्ट्रीम ढाल के निर्धारण के लिए वर्कफ़्लो?


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जहाँ तक डेटा जाता है, मैं NHD .shp फ़ाइलों, 10m डेम और कुछ LIDAR डेटा के साथ काम कर रहा हूँ ।

मेरा लक्ष्य धाराओं के एक नेटवर्क के 100 मीटर सेगमेंट के लिए ढाल निर्धारित करना है।

मैं पहले से ही ऐसा करने में सक्षम हूं, लेकिन मुझे उम्मीद है कि मेरा वर्कफ़्लो नॉनडियल है, विशेष रूप से इसमें मैं शाखाओं वाले नेटवर्क से बिल्कुल भी नहीं निपट सकता।

यदि आप सभी इस बारे में जा रहे हैं, तो आप किस तरह के कदमों का उपयोग करेंगे?

इसके अलावा, मैंने यहां समस्या के बारे में पोस्ट किया , जहां मुझे लगता है कि मैंने अपने लक्ष्यों का वर्णन करते हुए बहुत बेहतर काम किया।


सबसे बड़ा मुद्दा डेटासेट को पंजीकृत करना है। वेक्टर स्ट्रीम सुविधाओं के लिए असामान्य रूप से धाराओं के साथ मेल खाना है जैसा कि DEM से पहचाना जाता है जब तक कि वेक्टर सुविधाओं को सीधे DEM से प्राप्त नहीं किया गया था। संयोग का अभाव ग्रेडिएंट्स को दूर फेंक सकता है: आप अक्सर पानी को ऊपर की ओर बहते हुए पाते हैं, उदाहरण के लिए। क्या आप इस समस्या को अपने "वर्कफ़्लो" का हिस्सा मानते हैं या क्या आप मानते हैं कि पंजीकरण पहले ही हो चुका है?
whuber

निश्चित रूप से यह उन समस्याओं में से एक है, जो मैं DHD के साथ NHD स्ट्रीम सेंटरलाइन्स को मेश करने की कोशिश में भाग गया। क्या दो डेटासेट को पंजीकृत करने के संबंध में कोई अच्छा समाधान है?
जैक्स टार्डी

पहले, हम स्वयं LIDAR डेटा से प्राप्त एक स्ट्रीम नेटवर्क का उपयोग करते थे, लेकिन मैं यह जानना चाहूंगा कि इसे अन्यथा कैसे किया जाए।
जैक्स टार्डी

धारा के केंद्र बिंदुओं को किस पैमाने पर एकत्र किया गया था? लगता है जैसे 100 मीटर सेगमेंट की लंबाई थोड़ी छोटी है। जब आपके जैसा कोई व्यक्ति काम करता है, तो यह निश्चित रूप से मददगार होगा यदि परिणाम (जैसे कि LIDAR से प्राप्त धाराएं) डेटा
स्टूअर्ड में

LIDAR डेटा जो मैं उपयोग कर रहा हूं वह ईसा पूर्व में नूह स्नाइडर का है, जिसे 1 मी डेम तक संसाधित किया गया है। डेटा मूल रूप से मेन में Narraguagas वाटरशेड में एकत्र किया गया। आप 100 मीटर से छोटे होने तक सही हो सकते हैं। मैं स्ट्रीम में अवशेष बांध के स्थान की कोशिश करने और स्वचालित करने के लिए वास्तविक रूप से यथासंभव सटीक होने की उम्मीद कर रहा था, यही वजह है कि मैं इतने अच्छे पैमाने की तलाश कर रहा था। किर्क, एक बार जब मैंने इस परियोजना को पूरा कर लिया है, तो मैं ख़ुशी से आपके द्वारा सब कुछ चलाऊंगा, यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह यूएसजीएस को सबमिट करने लायक है। टिप्पणियों के लिए हर किसी का धन्यवाद।
जैक्स टार्डी

जवाबों:


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यह देखते हुए कि आपके पास LIDAR DEM है, आपको इससे प्राप्त धाराओं का उपयोग करना चाहिए। वह पूर्ण पंजीकरण की गारंटी देता है।

विचार का क्रूस खंडों के सिरों पर ऊंचाई के संदर्भ में ढलान का अनुमान लगाने के लिए है।

सबसे आसान प्रक्रियाओं में से एक धारा नेटवर्क को उसके घटक अनब्रांचेड आर्क्स में "विस्फोट" करना है। दूरी के आधार पर संग्रह को "रूट" परत में परिवर्तित करें, जिससे यह "औसत दर्जे का" हो। अब प्रत्येक आर्क के लिए मील के पत्थर की एक तालिका (उदाहरण के लिए 100 मीटर के अंतराल पर) पर आधारित मार्ग "घटनाओं" का एक संग्रह उत्पन्न करने के लिए सीधा है और उन घटना बिंदुओं से डीईएम ऊँचाई निकालें। 100 मीटर से विभाजित प्रत्येक चाप के साथ ऊंचाई के क्रमिक अंतर, खंड खंड ढलान का अनुमान लगाते हैं।

निम्नलिखित आंकड़ा यूएसजीएस 7.5 मिनट डेम (हाईलैंड काउंटी, वीए का हिस्सा) के प्रवाह प्रवाह विश्लेषण से प्राप्त धाराओं के आर्क को मैप करता है। यह लगभग 10 किमी (6 मील) है।

डीईएम

चूंकि आप एक अवशेष बांध की तलाश कर रहे हैं, जो केवल कुछ दसियों मीटर (बहुत छोटे बांध के लिए) में ढाल में बदलाव से संकेत हो सकता है, यहां तक ​​कि छोटे खंडों का उपयोग करने पर विचार करें । यदि डाटासेट स्पष्ट संकेत प्रदान करने के लिए भी किसी न किसी तरह है, आप आसानी से इसे बाद में फ़िल्टर कर सकते हैं (जैसे की splining भूखंडों के रूप में औसत या अन्यथा, चलती के माध्यम से उन्नयन और पट्टी फर्क)। वास्तव में यह दृष्टिकोण आपको समय श्रृंखला विश्लेषण के क्षेत्र में डालता है जहां ब्याज का चर उन्नयन है, ग्रेडिएंट नहीं है और आप अचानक बदलावों के बाद छोटे स्तर के वर्गों से मिलकर पैटर्न की तलाश कर रहे हैं।

ऊंचाई बनाम मील का पत्थर भूखंड

यह डीईएम ऊँचाई का एक प्लॉट है जो दर्शाए गए सेगमेंट सेगमेंट के अधिकांश (सभी नहीं) के साथ 100 मीटर के अंतराल पर मनाया जाता है। (कोशिकाओं को 30 मी।) जहां आवश्यक हो, ऊंचे स्थान को बाएं से दाएं की ओर कम करने के लिए चापों को फिर से बनाने के लिए पुनर्निर्मित किया गया था। (यदि आप बारीकी से देखते हैं तो आप देख सकते हैं कि मैं कहां चूक गया: यह बाएं से दाएं पर चढ़ता है।)

चाप 16 पर ऊंचाई बनाम मील का पत्थर

चाप 16 (नक्शे के शीर्ष पर लंबा खंड) का यह विवरण दिखाता है कि आपको क्या मिल सकता है जब धाराएं पूरी तरह से डीईएम के साथ पंजीकृत नहीं होती हैं: उन स्थानों में जहां धारा ऊपर की ओर बहती है। फिर भी, पूल और ड्रॉप विशेषताओं का सुझाव देने वाले खंडों की आसानी से पहचान की जाती है, विशेष रूप से मील के पत्थर 1800 (खंड के साथ मीटर), 4000, 4600, और 6500 के बाद। यह पहचान विभिन्न तरीकों से स्वचालित की जा सकती है, विशेष रूप से ऊंचाई श्रृंखला की सफाई के बाद (चौरसाई द्वारा) यह)।

आप देख सकते हैं कि यहां इस्तेमाल किया जाने वाला 100 मीटर का सैंपलिंग अंतराल वास्तव में 400-500 मीटर लंबे छोटे फीचर की पहचान करने के लिए पर्याप्त नहीं है। इसलिए, एक छोटे से अवशेष बांध को खोजने के लिए, आप शायद अपने LIDAR DEM पर लगभग 10-25 मीटर के अंतराल का नमूना लेना चाहेंगे।

बीटीडब्ल्यू, जो इस तरह के काम के लिए एक धारा खंड "बहुत छोटा" बनाता है, न तो कम लंबाई है और न ही एक बड़ी कोशिका है, हालांकि दोनों निर्णय में खेलते हैं। "बहुत छोटा" इस बात पर निर्भर करता है कि आप अनुमानित ढलानों का उपयोग कैसे करेंगे और उन अनुमानों को कितना अनिश्चित हो सकता है। कुछ काम के लिए यह 10 मीटर से अधिक 10 मीटर के अंतराल पर ग्रेडिएंट का अनुमान लगाने में भी मदद कर सकता है!


+1 महान विश्लेषण। LIDAR DEM से निकाली गई स्ट्रीम लाइनों पर संबंधित NHD फ्लोलाइन से कैसे पहुंचें (टकराएं?) कैसे पहुंचें, इस पर कोई सुझाव?
कर्क कुक्केंडल

@ किर्क एक कठिन और बोधगम्य प्रश्न है; मैंने सचेत रूप से इसे अपने विश्लेषण में संबोधित करने से परहेज किया! जीपीएस पटरियों की तुलना करने के बारे में इस साइट पर कुछ हालिया प्रश्न एक समान समस्या से संबंधित हैं और कुछ उपयोगी समाधान सुझाते हैं। उत्तर आंशिक रूप से इस बात पर निर्भर करता है कि डेटा (पॉलीलाइन) के दो सेट कितने विसंगतिपूर्ण हैं: छोटे अंतर स्वचालित रूप से पता लगाने और सही करने में आसान हैं; बड़े अंतर मेल खाने वाले सेगमेंट खोजने में थोक त्रुटियों का कारण बन सकते हैं।
whuber

@whuber जीपीएस ट्रैक की समस्या के विपरीत, ऐसा लगता है कि यह डीईएम का लाभ उठा सकता है। यदि आप एक एनएचडी फ्लोलाइन पर एक बिंदु पर पानी डालते हैं, तो ऐसा लगता है कि यह अक्सर लिडार डेम पर लिडर से उत्पन्न पॉलीलाइन (और जो एनएचडी के फ्लोलाइन के अनुरूप होना चाहिए) पर प्रवाहित होना चाहिए। दी, पूर्ण स्वचालन अभी भी संभावना नहीं होगी, लेकिन अभी भी ऐसा लगता है कि डीईएम काम को आसान बना सकता है। मुझे लगता है कि लटकी धाराएं सबसे बड़ी पीड़ा होगी।
कर्क कूकेन्डल

@Kirk मैंने विशेष रूप से डीईएम के शोषण के बारे में एक टिप्पणी का मसौदा तैयार किया, लेकिन इसे हटा दिया क्योंकि यह सट्टा है और गलत हो सकता है। यह कहना है, मुझे लगता है कि आपका विचार हाजिर है, लेकिन इसे लागू करने के लिए कुछ शोध की आवश्यकता है। समस्या यह है कि NHD लाइनें आमतौर पर LIDAR DEM की घाटी की दीवारों के बीच आगे और पीछे उछालेंगी, जो प्रत्येक NHD सेगमेंट और इसके संबंधित LIDAR से व्युत्पन्न सेगमेंट के बीच फ्लो रिलेशनशिप को लगातार बदलती रहेंगी। यह शोषक होना चाहिए, लेकिन यह कैसे कुशलतापूर्वक और सही तरीके से किया जाए यह सवाल है।
whuber

@ जब मैं देखूंगा कि कैथरीन कोलब एनएचडी वर्कशॉप में जल्द ही इस पर पेपर पेश कर रही है। यकीन है कि अगर हम चर्चा को ऑन-लाइन स्थानांतरित कर सकते हैं तो बहुत अच्छा होगा। बजट में कटौती को देखते हुए, मुझे यकीन है कि बहुत सारे कागजात रद्द हो जाएंगे। तो वे एक देर से प्रवेश पत्र (कुहनी से हलका धक्का) का मनोरंजन करने के लिए तैयार हो सकते हैं।
किर्क कुएकेन्डल

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मैं अपने अंत में कुछ हाइड्रोलॉजी विश्लेषण कर रहा हूं और जैसा कि मैंने अपना फ्लो डायरेक्शन रस्टर बनाने के लिए किया था, मुझे आपकी पोस्ट याद थी। यह अंधेरे में सिर्फ एक छुरा है, लेकिन आर्कजीआईएस 10 में आउटपुट ड्रॉप रास्टर बनाने का विकल्प है। मुझे आश्चर्य है कि अगर यह किसी भी तरह से आपकी समस्या को हल करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

ड्रॉप रेखापुंज शो कोशिकाओं के केन्द्रों, प्रतिशत में व्यक्त के बीच पथ की लंबाई के लिए प्रवाह की दिशा के साथ प्रत्येक कोशिका से ऊंचाई में अधिकतम परिवर्तन के अनुपात।


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जैकब का जवाब एक अच्छा है, क्योंकि यह प्रत्येक कोशिका को आगे की लाइन विभाजन के लिए कोई आवश्यकता नहीं मानता है। यदि आपने उस स्ट्रीम रास्टर के साथ प्रवाह संचय के साथ एक धारा रेखापुंज को संयोजित किया तो आप धारा के साथ दूरी प्राप्त कर सकते हैं और फिर y- अक्ष पर ढलान और x- अक्ष पर धारा दूरी का रेखांकन कर सकते हैं। आपको विकर्ण दूरी की भी आवश्यकता होगी, लेकिन यूक्लिडियन दिशा का उपयोग करके इससे निपटा जा सकता है।

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